KMITL Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

การวิเคราะห์เซลล์เม็ดเลือดด้วย AI

รายละเอียด

โครงการนี้จัดทำขึ้นเพื่อตอบสนองต่อปัญหาในทางการแพทย์ที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการนับและแยกเซลล์เม็ดเลือดจากตัวอย่าง ซึ่งเป็นกระบวนการที่ต้องใช้เวลาและความแม่นยำสูง เพื่อช่วยลดภาระของบุคลากรทางการแพทย์ ทางผู้จัดทำจึงได้พัฒนา แพลตฟอร์มและระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่สามารถจำแนกประเภทและนับจำนวนเซลล์จากภาพตัวอย่างได้โดยอัตโนมัติ ระบบนี้ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยผ่อนแรงนักเทคนิคการแพทย์ให้สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ลดระยะเวลาในการตรวจวิเคราะห์ อีกทั้งยังเป็นการส่งเสริมการพัฒนาเทคโนโลยีในวงการแพทย์ เพื่อให้สามารถรองรับการใช้งานในระดับห้องเรียน ห้องปฏิบัติการจนถึงโรงพยาบาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

วัตถุประสงค์

เนื่องจากคณะผู้จัดทำมีโอกาสได้พูดคุยกับบุคลากรที่ทำงานในสายอาชีพเทคนิคการแพทย์ จึงเล็งเห็นถึงปัญหาด้านระยะเวลาการทำงาน โดยเฉพาะในกระบวนการแยกและนับจำนวนเซลล์เม็ดเลือด ซึ่งเป็นขั้นตอนที่ใช้เวลาค่อนข้างมาก คณะผู้จัดทำจึงเล็งเห็นโอกาสในการนำความรู้ที่มีมาพัฒนาแนวทางใหม่เพื่อช่วยลดภาระงานของบุคลากรทางการแพทย์ หากสามารถลดระยะเวลาในกระบวนการดังกล่าวได้ ด้วยเหตุนี้เอง โครงการนี้จึงถูกริเริ่มขึ้นมา โดยมีเป้าหมายเพื่อพัฒนาเทคโนโลยีที่สามารถสนับสนุนการทำงานของบุคลากรทางการแพทย์ และยกระดับคุณภาพของกระบวนการตรวจวินิจฉัยให้มีความรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น

นวัตกรรมอื่น ๆ

การทดสอบและการวิเคราะห์ระบบสายเคเบิลใต้ดิน

คณะวิศวกรรมศาสตร์

การทดสอบและการวิเคราะห์ระบบสายเคเบิลใต้ดิน

เนื่องจากระบบเมืองสมัยใหม่ มีความต้องการใช้พลังงานไฟฟ้าที่มีเสถียรภาพสูงมากกว่าในอดีต ทำให้มีการนำระบบการส่งจ่ายพลังงานไฟฟ้าด้วยสายเคเบิลใต้ดินมาใช้งานกันอย่างแพร่หลายแทนที่การส่งพลังงานไฟฟ้าด้วยสายส่งเหนือหัว อย่างไรก็ตามการส่งจ่ายพลังงานไฟฟ้าด้วยสายเคเบิลใต้ดินยังมีปัญหาในการใช้งานอยู่หลายประการเช่น การลงทุนที่สูงกว่าการส่งจ่ายพลังงานไฟฟ้าเหนือหัวอยู่หลายเท่า การใช้เวลาแก้ไขเป็นระยะเวลานานเมื่อเกิดความล้มเหลวของระบบส่งจ่าย ความสามารถในการวิเคราะห์ปัญหาที่จำกัด ความสามารถในการรับภาระเพิ่มเติมเป็นต้น โครงการวิจัยนี้ออกแบบมาเพื่อศึกษาปัญหาของสายเคเบิลใต้ดินระบบ 22 kV XLPE โดยอาศัยเทคนิค การวิเคราะห์กระแสโพลาไรซ์และกระแสดีโพลาไรซ์ซึ่งเป็นเทคนิคการวิเคราะห์ฉนวนสมัยใหม่

การตรวจโปรตีนในน้ำลายเพื่อการวินิจฉัยโรคไมเกรน

คณะแพทยศาสตร์

การตรวจโปรตีนในน้ำลายเพื่อการวินิจฉัยโรคไมเกรน

โรคปวดศรีษะไมเกรน เป็นโรคที่พบได้บ่อย และ ส่งผลต่อการทำงาน การดำเนินชีวิตประจำวันของผู้ป่วยเป็นอย่างมาก โรคปวดศรีษะไมเกรนแบ่งออกเป็น 4 ระยะ ได้แก่ ระยะอาการเตือน (Prodrome หรือ premonitory) ระยะออร่า (Aura) ระยะปวดศีรษะ (Headache) และระยะฟื้นตัว (Postdrome) โดยระยะอาการเตือน (premonitory stage) สามารถเกิดขึ้นก่อนการปวดศีรษะได้นานถึง 72 ชั่วโมง และถือเป็นช่วงเวลาสำคัญอย่างมาก เนื่องจากมีการศึกษาพบว่าการใช้ยาในระยะนี้สามารถช่วยป้องกันการปวดศรีษะได้ อย่างไรก็ตาม อาการในระยะนี้มักไม่จำเพาะเจาะจง ทำให้ผู้ป่วยไม่สามารถรู้ได้แน่ชัดว่ากำลังอยู่ในระยะอาการเตือนของไมเกรนหรือไม่ โปรตีน Calcitonin gene-related peptide (cGRP) เป็นโมเลกุลสำคัญที่มีบทบาทในการเกิดไมเกรน โดยมีงานวิจัยพบว่าระดับ cGRP ในน้ำลายเพิ่มขึ้นในช่วงระยะอาการเตือน (premonitory stage) การศึกษานี้มีเป้าหมายเพื่อพัฒนาและประเมินชุดทดสอบแบบ Lateral Flow Immunoassay สำหรับตรวจหาระดับ cGRP ในน้ำลายของผู้ป่วยไมเกรนในระยะอาการเตือน ซึ่งอาจเป็นเครื่องมือช่วยยืนยัน เพื่อให้ผู้ป่วยมั่นใจ และ ใช้ยาก่อนที่จะมีอาการปวดหัว

การจำแนกและวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าร้านคาเฟ่

คณะวิทยาศาสตร์

การจำแนกและวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าร้านคาเฟ่

โลกธุรกิจในปัจจุบันมีการแข่งขันสูง การทำความเข้าใจลูกค้าเป็นสิ่งที่สำคัญที่สามารถทำให้องค์กรกำหนดความสำเร็จได้ การตลาดที่มีประสิทธิภาพไม่ใช่เพียงแค่การเสนอสินค้า โปรโมชั่น หรือบริการที่ดีเท่านั้น แต่ยังต้องมีกลยุทธ์ในการเข้าถึงและสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับกลุ่มลูกค้า การจัดกลุ่มลูกค้าเป็นหนึ่งในวิธีการที่จะช่วยให้ธุรกิจสามารถเจาะลึกความต้องการและพฤติกรรมของกลุ่มลูกค้าที่เข้ามาใช้บริการได้อย่างชัดเจน จากการปฎิบัติสหกิจศึกษาในครั้งนี้ ผู้ปฏิบัติได้รับมอบหมายให้ปฏิบัติงานใน ทีมธุรกิจอัจฉริยะ (Business Intelligence - BI) กลุ่มธุรกิจอาหารและเครื่องดื่ม ได้ทำหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลของกลุ่มลูกค้าของร้านกาแฟพันธุ์ไทยเกี่ยวกับลักษณะของลูกค้าที่เข้ามาใช้บริการในร้านกาแฟพันธุ์ไทย การปฏิบัติงานสหกิจครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์ในการที่จะเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าที่เข้ามาซื้อเครื่องดื่มประเภทกาแฟและชาในร้านกาแฟพันธุ์ไทย โดยการวิเคราะห์ข้อมูลของลูกค้าที่มีการจัดเก็บไว้ ซึ่งผลจากการดำเนินได้มีการจัดกลุ่มลูกค้าที่เข้ามาซื้อเครื่องดื่มประเภทกาแฟและชา โดยการใช้ Naive Bayes, Random Forest, Deep Learning เปรียบเทียบเทคนิคที่มีความแม่นยำและเหมาะสม เพื่อนำข้อมูลที่วิเคราะห์ได้ไปใช้ประโยชน์ต่อไป